以下是针对GenAI安全的30-60-90天行动计划的结构化总结，帮助组织系统化部署安全措施： --- ### **一、第0-30天：巩固基础（快速启动）** **目标**：建立最小安全防护，识别关键风险 **关键行动**： 1. **威胁建模研讨会** - 参与者：安全架构师、AI开发主管、运维、法务 - 工具：STRIDE模型 - 输出：GenAI威胁模型图 + 用例十大风险列表 - 重点：识别敏感数据、入口点（API/用户输入）、威胁行为者（如内部人员、攻击者） 2. **速效防护措施** - 启用输入/输出过滤（如云内容审核API或正则表达式） - 设置保守的令牌限制（如最大1024个token） - 禁用外部API的训练数据使用（如OpenAI的"不使用数据训练"功能） - 工件：API配置变更记录 + 过滤代码 3. **访问控制审计** - 集成SSO，锁定API密钥 - 禁用硬编码凭证，最小权限原则（如仅一个服务账户调用模型API） - 工件：更新访问策略文档 + IAM角色调整 4. **安全RACI矩阵与事件响应计划** - 责任分配：CISO团队主导，AI产品经理、通讯员参与 - 输出：一页纸的事件响应计划（如快速注入/数据泄露时的应对步骤） - 工件：RACI矩阵 + 事件行动手册 --- ### **二、第31-60天：强化和测试（深度验证）** **目标**：通过红队测试发现漏洞，部署高级控制 **关键行动**： 1. **红队模拟** - 模拟攻击：快速注入、数据泄露、插件滥用 - 输出：红队报告（漏洞发现 + 补救措施） - 工具：内部安全团队或外部专家 2. **高级控制部署** - 使用PromptGuard等工具清理提示 - 部署工具代理模式（禁用模型直接调用互联网） - 引入影子模型（输出通过第二个模型验证策略） - 工件：更新架构图 + API前端WAF、沙盒部署 3. **演练与培训** - 事件响应演练：模拟敏感数据泄露场景 - 培训：OWASP Top 10指南 + 业务连续性计划（如AI服务关闭时的后备方案） - 工件：演练报告 + SOP更新 + 培训记录 4. **模型与数据治理检查点** - 审查输入模型的数据（如提示或微调数据） - 确定哪些数据不能用于GenAI（如PHI数据） - 建立安全审查流程（如模型上线前需安全签字） - 工件：数据使用策略 + CI/CD流水线检查清单 --- ### **三、第61-90天：长期强化与治理（系统化管理）** **目标**：建立可持续的安全流程，纳入企业治理 **关键行动**： 1. **外部审计/审查** - 雇佣外部公司进行安全审计（如NIST AI RMF框架） - 输出：审计报告 + 缓解计划（如漏洞修复、控制措施优化） - 工件：审计报告 + 缓解措施清单 2. **优化监控与指标** - 调整警报阈值（如违规率稳定在0.5%） - 部署实时安全仪表板（由安全和产品团队每周共同审查） - 自动化响应：如IP触发5次快速注入失败则自动阻断 - 工件：安全仪表板 + 自动响应手册 3. **持续改进与治理委员会** - 召开AI治理会议（IT、风险、法务、业务负责人参与） - 输出：更新政策（如“所有GenAI用例需安全评估”） - 工件：治理会议纪要 + 投资需求计划 4. **关键决策RACI矩阵** - 示例： - **批准新GenAI工具**：AI产品经理（负责人），CISO（问责人），法务/隐私官（咨询人） - **紧急关闭服务**：SecOps主管（负责人），CIO（问责人），法务（咨询人） - 工件：RACI矩阵文档 --- ### **四、预期成果** - **90天后**： - GenAI系统不再是“黑匣子”，而是受监控、可控制的系统 - 从临时安全措施转向可重复流程，支持大规模扩展 - 安全成为企业风险登记册的一部分，持续季度更新 - 可将“高度安全的AI”作为竞争优势（如数据隐私合规卖点） --- ### **五、关键成功因素** 1. **跨部门协作**：安全、法务、运维、业务团队需共同参与 2. **持续迭代**：根据红队测试结果和监控数据优化控制措施 3. **自动化与流程化**：通过工具（如WAF、沙盒）和CI/CD集成实现可重复性 4. **文化融入**：将安全意识嵌入AI开发和使用流程中 通过分阶段实施，组织可有效降低GenAI相关风险，同时为未来扩展奠定安全基础。